Cartographie de la notion de <i>distance</i> en traductologie, et enjeux méthodologiques de la démarche
Bibliographic record
Abstract
Bien que la notion de distance, notamment linguistique, culturelle et temporelle, émaille le discours traductologique, elle n’y a jamais été considérée comme il se doit et elle y demeure donc en filigrane. Afin de combler cette lacune, nous proposons dans cet article une cartographie de la notion de distance en traductologie, c’est-à-dire un examen multidimensionnel de la notion, enrichie d’un plaidoyer pour sa pertinence. Cette démarche de cartographie d’une notion précise à partir de la littérature savante soulève toutefois certains enjeux méthodologiques. À ce propos, force est de constater que, contrairement à d’autres disciplines, l’offre méthodologique en matière de recherche théorique (ou conceptuelle) et « métadisciplinaire » s’avère quasi inexistante en traductologie. Par conséquent, ce texte a comme objectif primaire de cartographier la notion de distance telle qu’elle se trouve en traductologie et comme objectif subsidiaire de présenter des approches pour effectuer cette cartographie. Pour composer notre méthode multidimensionnelle, nous explorons diverses avenues, dont l’analyse (philosophique) de concept, la revue de la littérature et la bibliométrie. En substance, il s’agit de problématiser la méthodologie de la recherche sur les notions traductologiques de même que la notion de distance en traduction.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.017 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".